앰플리튜드는 무엇일까? 유저가 서비스에서 무엇을 하는지 알려주는 툴
PA툴: Product analytics tool 중 하나. 실제 서비스에서 일어나는 일들을 분석해주는 툴.
GA, Mixpanel 등이 여기에 속한다.
앱, 웹 서비스에서 사용된다.
'서비스에서 일어나는 일'이라면?
유저가 발생시키는 행동, 이벤트가 무엇인지 볼 수 있는 툴
유저가 서비스에서 무엇을 하는지 알 수 있는 툴
그렇다면 앰플리튜드는 유저를 어떻게 식별할까?
유저를 식별하는 방법에 따라 회사에서 볼 수 있는 데이터가 달라진다.
앰플리튜드는 3가지 방식에 따라 유저를 구별하게 된다.
- 디바이스 아이디: 기기로부터 오는 정보들 - 디바이스(디바이스마다 아이디 부여), 세션 아이디(접속할 때마다 물어보는 '이 사람 누구야?'), 브라우저 쿠키값(웹 내 유저 식별) 을 메인으로 수집한다.
- 앰플리튜드 아이디 : 앰플리튜드에 정보들이 충분히 쌓여서 유저를 더 특정 가능할 때, 앰플리튜드 아이디가 생성된다.
- 유저 아이디 : 우리 서비스 고객이 공통으로 갖는 통합 로그인 아이디. (ex. 네이버 웹에서 로그인 - ios 앱에서 로그인 => merge된다.)
앰플리튜드가 우리 유저의 행동을 알게 하려면 어떻게 해야 하지?
앰플리튜드에 이벤트 로깅 생성
: '유저가 어떤 액션을 했을 때, 데이터를 남겨줘' 요청하는 것
PA툴의 사용
우리가 중요하게 생각하는 전환을 확인하기 위해
[커머스의 경우] 회원가입, 마케팅 수신동의, 구매
Ex. 구매를 이끌 수 있는 방법들?
유저가 우리 서비스를 인지 ~ 구매까지 - 그 사이에는 "블랙박스"가 있다.
우리가 원하는 전환은 한번에 일어나지 않는다.
AARRR 퍼널을 통해 발생한다.
=> 이게 바로 앰플리튜드 퍼널차트가 필요한 이유! (앰플리튜드의 쓸모)
1. Event Segmentation: 유저 코호트별로 특정 이벤트의 활성도를 분석
볼 수 있는 것: 일자별로 가장 많이/적게 특정 코호트가 가장 많이(혹은 적게) 사용하는 이벤트가 무엇인지
2. Funnel : 유저 헹동별로 퍼널 순서를 설정하고 전환율 및 이탈률 분석
볼 수 있는 것: 특정 이벤트 순서를 기준으로 Funnel을 설계하고 각 구간별 전환율 및 이탈율을 확인
3. Retention : Starting/Return 행동을 설정(any active event로 설정한다)한 후 유저 코호트별 잔존율 분석 (재방문 트래킹)
볼 수 있는 것: 코호트 분석, 특정 시점의 행동 개시 유저가 이후 기간까지 얼마나 잔존해있는지
4. User Composition : 유저의 행동 및 속성을 기준으로 활성 사용자 구성 분석
볼 수 있는 것: 특정 조건을 만족하는 유저의 구성비율 보기
- 코호트: 비슷한 사람들끼리 묶는 것 (ex. 구매한지 30일이 지난 사람)
- Any active event : (유입과 동일하게 취급) 모든 활성 이벤트를 발생시킨 케이스에 해당한다
- Event: 유저의 행동
- Event property: 유저의 행동 세부 정보
- User property: 이 일을 하는 고객의 특징